{"id":19565,"date":"2023-06-30T11:42:29","date_gmt":"2023-06-30T09:42:29","guid":{"rendered":"https:\/\/golem.ai\/?p=19565"},"modified":"2023-06-30T11:42:31","modified_gmt":"2023-06-30T09:42:31","slug":"integration-multilingue-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miralia.ai\/fr\/blog\/integration-multilingue-ia","title":{"rendered":"Le traitement des langues par l\u2019intelligence artificielle : une question cruciale pour les entreprises \u00e0 l’\u00e8re du num\u00e9rique"},"content":{"rendered":"\n

L’essor mondial de l’intelligence artificielle et le d\u00e9fi du multilinguisme<\/h2>\n\n\n\n

Au c\u0153ur de la r\u00e9volution num\u00e9rique mondiale se trouve une technologie qui change la donne : <\/em>l’intelligence artificielle<\/em><\/strong>. En 2023, les revenus mondiaux du march\u00e9 de l’IA sont estim\u00e9s \u00e0 165 milliards $ et devraient atteindre 1591 milliards $ d\u2019ici 2030. Cependant, alors que nous continuons \u00e0 int\u00e9grer l’IA dans de multiples aspects de nos vies et de nos entreprises, un d\u00e9fi particulier se pose : <\/em>le multilingue de l\u2019intelligence artificielle<\/em><\/strong>. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Avec plus de 7 151 langues parl\u00e9es dans le monde, seulement 600 d’entre elles sont significativement support\u00e9es pour une utilisation en ligne. Par cons\u00e9quent, pour les entreprises cherchant \u00e0 servir une client\u00e8le mondiale, comprendre les co\u00fbts et les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 <\/em>l’int\u00e9gration linguistique <\/em><\/strong>dans les syst\u00e8mes d’IA est crucial.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Les langues cl\u00e9s pour l’intelligence artificielle<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En 2023, l’anglais, le chinois (mandarin), l’hindi, l’espagnol et le fran\u00e7ais<\/strong> sont les langues les plus parl\u00e9es dans le monde. Ces cinq langues forment un noyau linguistique essentiel pour les entreprises cherchant \u00e0 maximiser leur port\u00e9e mondiale.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, il est essentiel de noter que 99% du contenu en ligne mondial<\/strong> est compos\u00e9 de seulement 40 langues<\/strong>. Cela signifie qu’une grande partie du monde linguistique reste sous-repr\u00e9sent\u00e9e en ligne, ce qui repr\u00e9sente \u00e0 la fois un d\u00e9fi<\/strong> et une opportunit\u00e9<\/strong> pour les entreprises qui cherchent \u00e0 int\u00e9grer l’IA multilingue.<\/p>\n\n\n\n

source <\/a><\/p>\n\n\n\n

Les langues les plus parl\u00e9s dans le monde en 2023 <\/h3>\n\n\n\n
\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

(Sources : statistica<\/a>)
<\/p>\n\n\n\n


Deux approches du traitement du langage : Machine Learning & IA Symbolique<\/h2>\n\n\n\n

Le Machine Learning : une technologie puissante mais exigeante en donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

Le Machine Learning<\/strong>, un sous-ensemble de l’IA, est fond\u00e9 sur des algorithmes capables d’apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es sans programmation explicite. C’est cette technologie qui a rendu possibles les avanc\u00e9es majeures dans divers domaines, y compris le traitement automatique du langage naturel (TALN)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Le Machine Learning (ML) s’entra\u00eene en analysant d’importants volumes de donn\u00e9es<\/strong> pour en d\u00e9duire des caract\u00e9ristiques r\u00e9currentes. En mati\u00e8re de natural language processing (NLP), cela signifie que les syst\u00e8mes ML peuvent absorber des millions de pages de texte<\/strong> dans une langue donn\u00e9e, et \u00e0 partir de l\u00e0, d\u00e9duire des r\u00e8gles grammaticales, le sens des mots et les constructions de phrases.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, malgr\u00e9 ses nombreux atouts, le ML se heurte \u00e0 des limites lorsqu’il est question d’int\u00e9grer de nouvelles langues. En effet, chaque nouvelle langue requiert des volumes de donn\u00e9es d’entra\u00eenement significatifs, ce qui implique un co\u00fbt \u00e9lev\u00e9<\/strong> en termes de temps<\/strong> et de ressources<\/strong>, qui ne sont pas forc\u00e9ment disponibles en fonction des langues. D\u2019autres part, le machine learning peut lors de l\u2019apprentissage de nouvelles langues int\u00e9grer des biais<\/a> ou des probl\u00e8mes d\u2019alignement<\/a> avec les valeurs humaines. <\/p>\n\n\n\n

L’IA Symbolique : une approche flexible et linguistiquement intelligente<\/h3>\n\n\n\n

Contrairement au Machine Learning, l’IA symbolique ne repose pas sur l’absorption massive de donn\u00e9es pour fonctionner. Elle se concentre plut\u00f4t sur la mod\u00e9lisation explicite des connaissances et des processus d\u00e9cisionnels<\/strong>. C’est une branche de l’IA qui utilise des symboles<\/strong> pour repr\u00e9senter des connaissances et exploite un ensemble de r\u00e8gles pr\u00e9d\u00e9finies pour faire des inf\u00e9rences, r\u00e9soudre des probl\u00e8mes et apprendre de nouvelles connaissances.<\/p>\n\n\n\n

En ce qui concerne l’int\u00e9gration linguistique, l’IA symbolique peut \u00eatre tr\u00e8s avantageuse. Elle capitalise sur la linguistique universelle<\/strong>, une th\u00e9orie linguistique postulant l’existence de principes et de structures grammaticales communs \u00e0 toutes les langues humaines (Chomsky<\/a>). En exploitant ces structures communes, il est possible de d\u00e9velopper des mod\u00e8les d’IA qui peuvent comprendre<\/strong> et traiter rapidement de nouvelles langues<\/strong> sans n\u00e9cessiter une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es d’entra\u00eenement.<\/p>\n\n\n\n

En d’autres termes, l’IA symbolique peut comprendre une nouvelle langue en se basant sur des r\u00e8gles et des structures linguistiques pr\u00e9\u00e9tablies, ce qui rend l’int\u00e9gration de nouvelles langues plus facile, plus rapide et moins co\u00fbteuse. Concernant les mots, il suffit d\u2019ajouter un \u201cdictionnaire\u201d qui comporterait l\u2019ensemble de ceux-ci. Un avantage notamment pour int\u00e9grer facilement des mots cl\u00e9s propres aux m\u00e9tiers dans les entreprises. <\/p>\n\n\n\n

Ainsi, alors que le Machine Learning offre des avantages significatifs dans de nombreux domaines, l’IA symbolique est potentiellement une solution plus efficace<\/strong> et efficiente<\/strong> pour l’int\u00e9gration de nouvelles langues<\/strong> dans les syst\u00e8mes d’IA. C’est une d\u00e9cision qui doit \u00eatre prise en tenant compte de l’environnement sp\u00e9cifique de chaque entreprise, de ses besoins, de ses ressources disponibles et des sp\u00e9cificit\u00e9s de la langue \u00e0 int\u00e9grer.<\/p>\n\n\n\n

A titre d\u2019exemple, le traitement de messages multilingues <\/strong>n\u2019est pas analys\u00e9 de la m\u00eame mani\u00e8re. En effet, un utilisateur peut par exemple commencer une phrase en anglais et la terminer en fran\u00e7ais. Malgr\u00e9 ce m\u00e9lange, l’IA symbolique de Golem.ai<\/a>, en exploitant les structures linguistiques universelles, peut comprendre le message et les diff\u00e9rentes langages nativement. tandis qu\u2019avec une technique ML, il faudrait entra\u00eener le mod\u00e8le avec toutes les possibilit\u00e9s potentielles. C\u2019est beaucoup plus long, fastidieux et co\u00fbteux. <\/p>\n\n\n\n

A voir aussi l\u2019article sur Intelligence artificielle symbolique et machine learning, l\u2019essor des technologies disruptives<\/a><\/p>\n\n\n\n

L’IA Symbolique, une solution efficiente pour le traitement d\u2019une langue<\/h2>\n\n\n\n

En conclusion, face \u00e0 la r\u00e9volution num\u00e9rique en cours et \u00e0 l’essor de l’intelligence artificielle, la gestion de la multiplicit\u00e9 des langues repr\u00e9sente un enjeu majeur pour les entreprises \u0153uvrant \u00e0 l’\u00e9chelle mondiale. Le Machine Learning, malgr\u00e9 ses ind\u00e9niables avantages, peut se trouver limit\u00e9 lorsqu’il s’agit d’int\u00e9grer rapidement et efficacement de nouvelles langues, en raison de sa n\u00e9cessit\u00e9 de recourir \u00e0 d’importants volumes de donn\u00e9es d’entra\u00eenement, qui ne sont pas forc\u00e9ment disponibles en fonction de la langue. <\/p>\n\n\n\n

En revanche, l’IA symbolique, gr\u00e2ce \u00e0 sa capacit\u00e9 \u00e0 tirer parti de la linguistique universelle et \u00e0 sa flexibilit\u00e9, s’av\u00e8re une solution potentiellement plus puissante et efficiente pour l’int\u00e9gration linguistique. Ses atouts en mati\u00e8re de gestion de la polys\u00e9mie, de traitement des messages multilingues et d’interpr\u00e9tation des symboles font d’elle un outil de choix pour adresser les d\u00e9fis linguistiques.<\/p>\n\n\n\n

La transformation num\u00e9rique est un parcours, et chaque entreprise poss\u00e8de ses propres objectifs et contraintes, notamment si nous prenons en compte l\u2019ensemble des sp\u00e9cificit\u00e9s m\u00e9tiers. C\u2019est ainsi que le choix technologique est vital pour l\u2019atteinte de la performance. <\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Explorez le potentiel de l’IA multilingue. Machine Learning ou IA Symbolique : lequel favorise votre croissance globale ?<\/p>\n

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